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추천시스템을 바꾼다는 것: 구조적 선택이 유저 행동을 어떻게 바꾸는가

추천시스템을 후보 생성, 리랭킹, 피드백 반영, 의미 기반 초기화로 단계적으로 재설계했습니다. 그 결과 다양성, 전환, 거래액 같은 지표 개선과 함께 유저 탐색 흐름을 더 건강하게 만들었습니다.

2025년 6월 26일

실거리 기반 배차 정확도를 높이기 위해 OSRM, Kafka, Redis를 활용한 저장·처리 구조를 설계했습니다. 지역 단위 이벤트 순서 보장과 캐시 재사용으로 대량 경로 계산 부하를 줄였습니다.

2024년 10월 11일

무신사 2.0에서 시나리오 기반 설명 가능한 추천 시스템을 구축한 사례를 소개했습니다. 장기·단기 행동을 함께 반영해 개인화와 다양성을 높이고, A/B 테스트와 모니터링으로 운영했습니다.

2024년 7월 22일

실시간 광고 사용자 ID 매핑 시스템의 설계와 처리 흐름을 소개했습니다. Kafka, Spark, gRPC, ZooKeeper와 트리 기반 매핑 알고리즘으로 확장성과 유연성을 확보한 사례입니다.